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作为自动驾驶从业者，从决策规划的角度来看，由于需要激光雷达毫米波雷达精确感知周围障碍物（车辆，行人，电动车，自行车等）的实时运动状态，高精度地图实时获取的道路信息（弯道，十字路口，坡道等），自车定位信息以及行为根据融合的信息实时预测周围风险信息。

因此，决策层会基于获取的障碍物横纵向相对位置相对速度以及自车的速度和位置，进而做出下一步的判断。再通过规划层进行局部路径规划。

1、如图所示，在43s左右时，车速逐渐加速到58kph，即前方车道内无障碍物以及旁车道无切入目标。

2、如图所示，在1min左右时，准备进入左转停车等待的工况，本车速度逐渐减速至10kph保持与前车安全距离内，可以看到车辆还是挺丝滑的。此时，红圈内的信号灯是红色状态。

3、如图所示，在1min2s左右时，红圈内信号灯很快变为绿色通行，这时本车开始进入左转行驶状态，稳步加速到15kph。屏幕可以看到决策规划已规划出一条左转弯的局部路径，此时正前方车和右前方车也在规划的局部路径上。

4、如图所示，在1min9s左右时，出现了第1次急刹。这时自车在不到1.5s的时间内，速度迅速从15kph降为0kph，平均减速度约为-2.78m/s2 ，很显然视频中车辆会出现紧急制动，也就是触发紧急制动。这个其实涉及到路权的决策，转弯的机动车让直行的车辆先行。

在交通信号灯或信号灯停止使用的时间，通过十字路口机动车双方都直行的情况下发生的碰撞事故，由应该让行的一方承担事故的全部或者主要责任。依据《中华人民共和国道路交通安全法实施条例》第五十二条之规定，机动车通过没有交通信号灯控制也没有交通警察指挥的交叉路口：

1.有交通标志、标线控制的，让优先通行的一方先行；
2.没有交通标志、标线控制的，在进入路口前停车了望，让右方道路的来车先行；
3.转弯的机动车让直行的车辆先行；
4.相对方向行驶的右转弯的机动车让左转弯的车辆先行。

因此，基于安全性这是OK且必须的，但可能对于驾乘人员体验感会较难接受这种突然的一脚刹。根据视频来看，紧急制动时与对向车仍保持较好的安全距离，前车转弯整个时间大约5~6s，也就是对于人来说自车从5kph加速到15kph左转弯用时较长，仍在当前车道内错过最佳转弯时机。

5、如图所示，在2min40s左右时，开始从巡航车速48kph到路口进行停车减速，全程时间大约17s。可以看到前10s减速较快，接近前车时速度减小得较为平滑，即减速度较小。

6、如图所示，在3min20s左右时，车辆遇到一样的工况（即左转），但可以看出转弯的车速跟随前车稳定加速达到20kph。同样的情况，紫色圆框内对向直行车辆也继续直行，而且过了斑马线。也就是说，此时决策层认为左转弯是可行的，因此规划的局部路径也未将该车作为风险物，直到转弯完成，继续车道保持行驶。

7、如图所示，在3min30s左右时，开始连续变道。这时自车在最左侧车道内，且前方车辆处于低速行驶状态，同时远处的信号灯左转依旧为红色，且直行信号灯为绿灯。因此，为了直行通过路口，决策根据可行区域下发变道行为，可以看到左右前方的车辆均在规划的局部路径两侧。

8、如图所示，在4min14s左右时，开始进入左转弯并行车道内，这时车速开始减速过弯。

OK，进入比较惊艳的拥挤道路：

9、如图所示，在5min30s左右时，自车从静止状态到起步状态，速度加速到26kph，但对向车辆开始左转弯，这与第4点和第6点的自车左转弯刚好相反的情况。正常路权应为直行的本车，但由于对向车强行左转，自车迅速紧急刹停，并出现报警要求驾驶员接管。

确切说，行为决策层下发紧急制动的行为指令，是合理且正确的。

但实际分析来看，对向车辆左转，自车直行，当感知出相对距离、相对速度后，自车根据速度是可以规划出一段减速的过程，而不是直接紧急制动。因此，近似计算出理论速度曲线如下图所示：

10、如图所示，在5min45s左右时，自车接近20kph，进入人流密集区，有机动车，电动车还有行人。而且，是在无车道线情况下。

这时，需要感知模块全方位地识别周围所有障碍物的运动状态，预测模块需要尽可能地计算其运动趋势。因此，在识别外卖小哥和坐前方车作为风险最高项时，运动规划层计算出了先向左再向右的平滑规划轨迹。

但这时，突然横穿出红圈内的2个电动车，运动规划层已无法规划出合理的轨迹，车辆受困，再次触发紧急制动，并提醒驾驶员接管。

在车内对于车外的情况，驾驶员很可能观察不到周围被遮挡的物体，在车顶的激光雷达是可以感知并识别到行人和电动车的，然后很快的急刹。

如图所示，在5min50s时，前方动态障碍物已主动避开本车，因此重新规划出目标轨迹。

但不幸的是，在5min55s时，右后方不仅窜出一辆快速的外卖小哥，而且屏幕上突然显示的正右侧一辆横穿的机动车，风险由黄色升级为红色，这对于前视摄像头是无法准确判断的。方向盘不得不左打，继续规划新的轨迹。

如图所示，在6min时，右侧行人避让，左打方向盘，速度减小到0，此时行人离开，为避开左前方车辆继续向右规划轨迹。

以上，可以看出华为自动驾驶策略整体以保守为首要考量，但可能对周围车辆和行人等行为预测和轨迹状态判断不足，即识别障碍物会出现几次急刹的情况。

最后在拥挤的道路部分确实比较nice，通常这种拥挤的路况驾驶员为了防止突发事故一般都会接管。

自动驾驶作为复杂的系统性工程，相比做手机，汽车的安全冗余必须要求相当高，否则特斯拉这种激进的策略会时不时把你捧上热搜。技术的成熟需要不断地迭代和大量的路测，虽然到量产依旧是任重道远，但总的来说还是看好华为。

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